Performance driven, low-power, standard VLSI cell placement using simulated evolution

(2001) Performance driven, low-power, standard VLSI cell placement using simulated evolution. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
10077.pdf

Download (4MB) | Preview

Arabic Abstract

في السنوات القليلة الماضية تركز البحث في مجال أتمتة تصميم الدوائر المتكاملة ذات الكثافة العالية جداً على الوصول للتصميم الأمثل من حيث مساحة الدائرة ، طول الموصل ، والأداء الزمني . في الوقت الراهن أصبح تقليل الطاقة المستنفدة هدفاً للأبحاث . في هذا البحث نعرض خوارزمية لصف المكونات بالخلية المعيارية للدوائر المتكاملة ذات الكثافة العالية جداً تهدف لتقليل الطاقة المستنفدة وتحسين الأداء . هذا الأمر يمثل مشكلة معقدة ولها أهداف متعددة ومتعارضة ولا تعرف خوارزمية محددة وفعالة تضمن إيجاد حل بمواصفات مطلوبة أو محددة . المستكشفات التسلسلية التقريبية كالنشوء المحاكي مناسبة تماماً للقيام ببحث ذكي في نطاق الحل . عمل النشوء المحاكي يحوي ثلاث خطوات هي التقييم والاختيار ووضع مكونات الدائرة في مواقعها . نتيجة لعدم الدقة في المعلومات المستخدمة في التوزيع فإن الأهداف والمتطلبات المتعارضة يتم تمثيلها بطريقة التغميض . لقد تم توجيه البحث نحو إيجاد طقم من الأهداف المغمضة . في هذا البحث نقدم طريقة جديدة لحساب العضوية المشاركة في مرحلة التقييم وكذلك تم تغميض مرحلة الاختيار . وقد قمنا بتقديم معامل تغميض جديد . تمت مقارنة الخوارزمية التي قدمناها بالمستكشفات التسلسلية الأخرى . النشوء المحاكي المغمض تحصل على نتائج أفضل .

English Abstract

In the last few years, research in VLSI physical CAD focused in the optimization of area, wire-length and timing performance. These days research is also targeting towards low power VLSI design. In this thesis, an algorithm for VLSI standard cell placement for low power and high performance design is presented. This is a hard multiobjective combinatorial optimization problem with no known exact and efficient algorithm that can guarantee finding a solution of specific or desirable quality. Approximation iterative heuristics such as Simulated Evolution (SimE) are best suited to perform an intelligent search of the solution space. SimE comprises three steps, evaluation, selection and allocation. Due to imprecise nature of design information at the placement stage the various objectives and constraints are expressed in fuzzy domain. The search is made to evolve towards a vector of fuzzy goals. In this work a new method to calculate membership in evaluation statge is proposed. Selection stage is also fuzzified. A new fuzzy operator is introduced. The proposed heuristic is compared with other iterative heuristics. Fuzzified SimE was able to achieve better solutions.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Electrical
Department: College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor: Al-Duwaish, Hussain N.
Committee Members: Sait, Sadiq M. and Youssef, Habib and Abdurrahim, Abuhamed M.
Depositing User: Mr. Admin Admin
Date Deposited: 22 Jun 2008 13:56
Last Modified: 01 Nov 2019 13:56
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/10077